2010 年，美剧《别对我撒谎》曾在国内掀起一波「鉴谎热」。该剧讲述了鉴谎专家卡尔·莱特曼（Karl Lightman）通过读取当事人的面部微表情、身体语言和说话音调来对其情绪和意图进行准确判断，从而还原案件真相的系列故事。
虽然由于收视原因，这剧只存活了三季，但它贡献了很多人们津津乐道的话题，如微表情解读：嘴唇紧绷眉毛紧皱代表愤怒，吃惊的表情超过 1 秒说明是在伪装，低头代表愧疚……等等。
很多人甚至想要在现实生活中小试牛刀，试图从日常交流中的蛛丝马迹中破译出情绪。那么，关于情绪的真相存在吗？我们如何破解呢？
情绪的真相 - 基本情绪理论和情感计算
主角卡尔的原型是学术论文引用量高达 18 万、位列 20 世纪心理学最有影响力百人之一的保罗·艾克曼（Paul Ekman）博士。艾克曼博士认为，人类的基本情绪可以分为六种，分别是恐惧、生气、惊讶、厌恶、快乐与悲伤。这些情绪的表达是普世的，从纽约到巴布亚新几内亚，人们会在不经意间使用类似的面部表情和身体姿态，传达着关于自己情绪的真相。
为了更客观地叙述这些人类共通的情绪，艾克曼博士参与改进了如今在情绪研究领域被广泛使用的面部表情编码系统（Facial Action Coding System，FACS)。这套编码系统可以让受过专业训练的研究人员通过捕捉面部 42 块肌肉的运动，来推测被试在不同场景下的情绪体验。
类似的尝试还有近几年兴起的情感计算（affective computing)，一个对破译情绪进行系统化和工程化尝试的交叉领域。
该领域的研究者希望机器学习算法可以充当有经验的 FACS 编码员，通过对用户面部表情的分类来进行实时精准的情绪解读。在市场上，愿意为情感计算买单的人形形色色，包括希望提前获知重金投入的广告是否能有效增加用户好感度的广告公司、希望能实时探测驾驶员是否疲劳或分心的车辆厂商、或是希望知道自己的网课是否受欢迎的教育机构。
无需与用户交流，也无需用户自己输入数据便能掌握真实用户的需求，宛如「现代读心术」般的技术催生了 Affectiva、RealEyes 等依托计算机视觉算法进行情绪判断的创业公司的成功，也让人们看到了算法学习人类情绪和情感的曙光。
从训练有素的编码员，到能够准确识别人们的情绪的算法的创造者，持有情绪古典主义本质论的人似乎认为：情绪具有固定的、独立于观测者、可以被客观的指标所捕捉的「指纹」；关于情绪的真相可以存在于皱眉耸肩，嘴角上扬中，也可以存在于砰砰心跳和轻轻叹息中。只要有足够精准的测量方法去分离这些指纹，就能成功破译情绪。
情绪指纹真的存在么？
情绪存在一致的外在表达么？
每种基本情绪都具有高度一致性的么？存在关于情绪的独立于观察者经验的正确答案么？
艾克曼博士的基本情绪库中的表情是由演员精心摆拍的；测试时，这些表情被配上六种情绪词汇，被试需要从其中迫选出一个词汇与之对应。不同国家的人在情绪分类任务中表现出的较高的准确率（根据情绪类别不同和文化不同，在 66% 到 95% 之间浮动）成为了情绪指纹一致存在的证据。
然而，詹姆斯·罗素（James A. Russell）对这种流行的情绪测试方法进行了质疑，他认为，如果实验者只能从提供的情绪词汇中做出选择，这种迫选的实验方法会阻止被试使用其他情绪词汇的可能。在没有情绪词汇提示的情况下，被试可能将微笑的表情解释为爱的表达、欣慰或一些其他的积极情绪，此时若给他提供一份只包含一种积极情感的选项的清单，他就会被迫选择「快乐」。如此推测，「快乐」的普世性或许来源于实验范式的局限性。
如果对情绪识别实验稍加改变，让被试在没有关键词提示的情况下命名出对应的情绪 (free-labeling)，那么能够正确说出照片所对应的情绪或同义词的概率将会大幅下降。在另一个类似的情绪判断实验中，两张情绪照片并列呈现，被试需要判断出两张图像上的人是否感受到同样的情绪，这时准确率会降至接近于随机水平。
这些实验证据表明，随着情绪概念越来越模糊，人们对摆拍出来的表情识别度也越来越差；从而证明，人们需要情绪概念来构建对情绪的感知。
外露的情绪往往是某种具体的、具有情景适应性的行为。取决于同一情绪类别的不同实例，情绪的功能需求可能会随着情景的变化而变化：与恐惧有关的行为表现可能是截然相反的静止不动，也可能是拔腿而逃。
丽莎·费尔德曼·巴雷特（Lisa Feldman Barrett）的研究小组最近在自然-通讯上发表的文章表明，在专业演员演绎同种情绪时，往往采取的并不是一种刻板印象式的表演，而是具有高度多样化的。不仅同样的情绪类别可能会有不同的表现，同样的表现也可能与多种情绪类别关联。比如，如果独立于运动场和欢呼的群众这些背景要素，只截取运动员在赛场上夺冠之后五官皱在一起的欢呼的表情，这种表情更有可能被解读为「愤怒」 而不是「狂喜」。
情绪存在一致的神经基础么？
由此可知，特定的情绪并不是一组带有独一无二的生理特征的具体反应，而是诸多情绪实例的抽象总结，是一组与特定场景联系在一起的高度变异的多个实例的概要。这种变异性不仅适用于情绪外显的面部表情和肢体语言，也适用于情绪的神经表征。
一项涉及两百多个心理学研究、两万多名被试的元分析对比了定位说 * 和构建说 * 相关的研究。元分析的结果显示，没有证据表明具有高度一致性的编码离散情绪的独立脑区存在；既往的情绪成像更支持构建说的观点。基于这些分析，关于情绪的稳定神经指纹并不存在。
* 注：定位说（locationism）认为情绪分类是离散的，情绪是由一组具有高度特异和一致的脑区负责独立编码的）；构建说（constructionism）认为情绪是由一系列并不具有功能特异性的脑网络编码的）
大量成像研究显示：杏仁核是情绪的中心、是诸多情绪，特别是恐惧情绪的居所。双侧杏仁核受损的 SM 女士经常被作为支持这一结论的例证（为保证个人隐私，以其姓名缩写代之）。在最初就诊时，不管使用任何量表和实验诱发手段（鬼屋、恐怖电影等），SM 女士都无法报告出恐惧。但是后续研究表明，如果被置于空气中的二氧化碳含量达到 35% 的房间中，双侧杏仁核受损的病人也会感到恐惧和惊慌。杏仁核受损可能削弱的只是对环境中恐惧线索的知觉，当恐惧来自于内源性线索（如窒息感）时，病人仍然能感受到和报告出恐惧体验。其他相关研究显示，杏仁核的活动水平会随着观看同一张恐怖表情照片的次数增多而减少。当被试感到痛苦时，学习新东西时，遇见陌生人时，杏仁核活动也会增加。
所以，杏仁核对于情绪的产生来讲，并不是充分且必要的，也并不是神经表征的情绪指纹所在。
达尔文的《人类和动物的表情》奠定了情绪本质论的基础，他认为动物和人有着共同的情绪本质、情绪是由外部世界激活的，且面部和身体的情绪表达不受人们的控制。这些观点都在基本情绪论的研究中得到了发扬，现代功能核磁共振定位学的研究传统更是加强了情绪的神经定位学的统治地位。
近年来，情绪的构建主义观点逐渐兴起，构建主义者认为，情绪是一种高度依赖于经验、语言、文化的即时心理构建，因此会表现出基于情景的高度变异性。然而，由于构建论的观点依赖的情境和现象，它们本身的变动性和灵活性较大，因此较难系统性地验证。目前，来自构建论的实验支持主要还是来自于挑战古典本质主义方案中概念和经验的失效部位。
由此，情绪的精确破译时机尚未成熟，需要的条件或许是本质论和构建论之争的最终赢家，或许是一个更好的替代理论，亦或下一次的范式转移。